| 传递函数阵递阶随机梯度辨识方法的收敛性分析 |
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| 作者姓名： | 丁锋 杨家本 徐用懋 |
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| 作者单位： | 清华大学自动化系,;清华大学自动化系,;清华大学自动化系, |
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| 基金项目： | supported by the National Natural Science Foundation of China (NSFC) (60074029,69934010), and the Foundation of Information College, Tsinghua University, and CIMS Project for Fujian Petrochemical Corporation Ltd. |
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| 摘 要： | 阐述了递阶辨识原理,提出了传递函数阵模型参数的递阶随机梯度（HSG）辨识方法,在递阶辨识中,系统参数被分解为参数向量和参数矩阵,前者是由系统的特征多项式的系数构成的,后者是由传递函数矩阵分子多项式的系数构成的,借助于鞅超收敛定理的收敛性分析表明,HSG算法的参数估计误差一致有界;当持续激励条件成立时,参数估计误差一致收敛于零,递阶辨识方法具有计算量小和容易实现等特点。
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| 关 键 词： | 辨识 递阶辨识 多变量系统 参数估计 |
| 文章编号： | 1000-8152(2001)06-0949-04 |
| 收稿时间： | 1999-07-19 |
| 修稿时间： | 1999-07-19 |
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